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深度学习实践2-(Keras框架)企业信用评级预测.zip

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简介：
本项目为使用Python中的Keras框架进行深度学习的实际应用案例，专注于构建用于预测和评估企业信用等级的模型。通过分析财务数据及其他相关信息，优化神经网络结构以提高预测准确性，为企业信贷决策提供有力支持。 深度学习实战包含了数据集和对应的代码，可以直接运行。

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  • 深度学习实践2-(Keras框架)企业信用评级预测.zip
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    本项目为使用Python中的Keras框架进行深度学习的实际应用案例，专注于构建用于预测和评估企业信用等级的模型。通过分析财务数据及其他相关信息，优化神经网络结构以提高预测准确性，为企业信贷决策提供有力支持。 深度学习实战包含了数据集和对应的代码，可以直接运行。
     
  • Python Spektral Keras图深度学习框架的关系表示学习
    优质
    简介：Spektral是基于Python的一个用于图神经网络和图深度学习的框架，它兼容Keras API，简化了复杂关系数据上的模型构建与训练。 Spektral是一个基于Keras的图深度学习框架，用于关系表示学习。
     
  • 动手实践深度学习（Python版）（基于PyTorch框架）
    优质
    《动手实践深度学习》是一本专注于使用Python语言和PyTorch框架进行深度学习实战操作的教程。本书通过丰富的案例帮助读者理解并应用深度学习技术，适合初学者及进阶人员阅读。 本仓库主要包含code和docs两个文件夹（外加一些数据存放在data中）。其中code文件夹包含了每章相关的jupyter notebook代码，基于PyTorch框架；docs文件夹则包括了《动手学深度学习》书中的markdown格式内容，并利用docsify将网页文档部署到GitHub Pages上。由于原书中使用的是MXNet框架，因此docs的内容可能与原书略有不同，但整体结构和主要内容是一致的。欢迎对本项目做出贡献或提出问题。
     
  • PyTorch深度学习框架实战
    优质
    《PyTorch深度学习框架实战》是一本深入介绍如何使用PyTorch进行深度学习开发与实践的技术书籍，适合希望利用该框架进行机器学习项目开发的研究人员和工程师。 购买课程后，请添加小助手微信回复【唐宇迪】以加入学习群并获取唐宇迪老师的答疑服务。本课程《深度学习框架-PyTorch实战》旨在帮助学员快速掌握PyTorch的核心模块使用方法及项目应用实例，使大家能够熟练地运用该框架进行开发工作。所有授课内容均从实践出发，基于计算机视觉和自然语言处理领域的经典案例进行详细讲解，并通过逐行代码解析的方式解释每一步操作的意义与效果。课程风格通俗易懂，同时提供全部课件以供学习使用。
     
  • 深度学习实训营：21天实践TensorFlow+Keras+scikit-learn
    优质
    本实训营提供为期21天的深度学习实战培训，涵盖TensorFlow、Keras及scikit-learn等主流工具和技术，助力学员掌握从理论到应用的全流程。 基于 TensorFlow、Keras 和 scikit-learn 的框架介绍了 21 种典型的人工智能应用场景，并将这些场景分为预测类项目实战、识别类项目实战以及生成类项目的应用实践。在预测类别中，包括了房价预测、泰坦尼克号生还概率的评估、共享单车使用的趋势分析、福彩3D的号码预测和股票市场的走势预测等8个项目；而在识别类别里，则有数字识别任务、人脸识别技术的应用、表情识别人工智能以及人体姿态的检测等7个案例。最后在生成类别的项目中，涉及到了看图写话的功能开发、用于创作电视剧剧本的人工智能系统设计、风格迁移的艺术探索和人脸图像的合成实验共6个项目；这些应用场景适合初学者参考与实践。
     
  • 基于SSA-BiLSTM深度学习框架的风速预测.pdf
    优质
    本文提出了一种结合奇异谱分析(SSA)与双向长短期记忆(BiLSTM)网络的深度学习模型，旨在提高风速预测的准确性。通过SSA预处理有效提取信号特征，并利用BiLSTM捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，以实现更精准的风速预报。 【风速预测的重要性】 在可再生能源领域特别是风能发电方面，准确的风速预测具有重要意义。随着全球化石燃料消耗加剧引发能源危机及环境污染问题日益严重，清洁且可持续发展的风能越来越受到全球重视。精确的风速预报有助于优化风电场运营策略、提高发电效率和电网稳定性。 【SSA-BiLSTM网络原理】 SSA-BiLSTM是一种结合奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis）与双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM）的深度学习模型。SSA技术能够有效提取时间序列中的趋势信息并去除噪声，从而预处理风速数据以提升预测准确性；而BiLSTM则通过同时考虑前后向依赖关系来捕捉更全面的历史和未来信息。 【深度学习框架的应用】 TensorFlow或PyTorch等深度学习框架为SSA-BiLSTM模型提供了实现平台。这些工具支持高效并行计算，能够快速处理大规模数据集及复杂模型的构建需求，在风速预测中通过分析大量历史记录来挖掘其内在非线性关系以提高预测精度。 【模型改进与性能比较】 相较于传统方法如支持向量机回归(SVM)、K-最近邻(KNN)以及典型LSTM，SSA-BiLSTM在风速预测方面表现出更高的准确性。这归功于BiLSTM双向信息流机制及SSA预处理能力共同作用下使模型能够更好地理解并过滤噪声以增强动态特性的捕捉和稳定性。 【结论】 本段落提出了一种基于深度学习框架结合奇异谱分析技术的SSA-BiLSTM方法，针对风速预测问题进行了有效改进。实验结果表明该方案具有显著优势，为风能发电领域提供了新的解决方案，并有助于推动清洁能源的有效利用与可持续发展。
     
  • Keras深度学习实战.7z
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    《Keras深度学习实战》是一本深入浅出地讲解如何使用Keras库进行深度学习实践的书籍。本书适合对深度学习感兴趣的读者阅读和参考。 《Keras深度学习实战》是一本深入探讨使用Keras库进行深度学习的实践指南。本书旨在帮助读者掌握Keras，并通过实际案例提升深度学习技能。 书中详细讲解了如何利用Keras搭建具有非线性激活函数（如ReLU、sigmoid或tanh）的多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等模型。这些非线性模型是处理复杂数据关系的关键工具，它们能够捕捉到传统线性模型无法识别的模式。 Keras库提供了丰富的模型构建工具，包括Sequential模型（用于线性堆叠层）和Functional API（用于更灵活的网络结构）。书中指导读者如何定义、编译、训练以及评估这些深度学习模型，并介绍了参数设置方法。此外，书中还详细讲解了如何保存与加载模型以供后续使用。 数据预处理是深度学习中的重要一步。Keras库提供了一些工具来帮助用户有效地准备各种类型的数据，包括图像、文本和序列数据。例如，利用ImageDataGenerator可以方便地对图像进行归一化、标准化以及数据增强等操作；通过Tokenizer和pad_sequences则可轻松处理序列数据。 书中详细解释了卷积神经网络(CNN)的基本原理，并展示了如何使用Keras构建CNN模型以解决计算机视觉任务。对于自然语言处理(NLP)，循环神经网络(RNN)及其变体LSTM、GRU是常用的选择，这些技术在情感分析和机器翻译等领域有着广泛的应用。 除了基本的深度学习模型之外，《Keras深度学习实战》还介绍了现代领域的热门话题如深度强化学习、生成对抗网络(GAN)以及自编码器等。通过阅读本书，读者可以掌握多种高级技术和应用案例，在实际项目中更加得心应手。
     
  • 基于Python的DeepGBMGBDT在线预测任务深度学习框架
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    简介：DeepGBM是一款利用Python开发的深度学习框架，专为GBDT模型设计，在线预测任务处理高效精确，结合了深度神经网络与梯度提升决策树的优势。 DeepGBM：一种针对在线预测任务发布的基于GBDT的深度学习框架。
     
  • 使用opencv-python和numpy实现YOLOv5的ONNX模型推理预测，脱离深度学习框架.zip
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    本项目采用OpenCV与NumPy库，实现了基于YOLOv5 ONNX模型的物体检测推理过程，无需依赖深度学习框架，提供了一种轻量级、高效的部署方案。 标题中的“只用opencv-python和numpy进行YOLOv5 导出onnx模型进行推理预测，摆脱深度学习框架”指的是一个教程或项目，其目的是利用OpenCV和NumPy这两个Python库来实现YOLOv5模型的ONNX导出与推理预测，在不依赖原生深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）的情况下完成物体检测。 YOLO（You Only Look Once）是一种实时物体检测算法。它的核心思想是将图像分割成多个网格，每个网格负责判断其中是否存在目标物，并给出其边界框和类别概率信息。而YOLOv5作为该系列的最新版本，在速度与准确性上都有显著提升，特别适合于在实际场景中应用。 OpenCV是一个开源计算机视觉库，包含了丰富的图像处理及计算机视觉功能模块。在这个项目里，它可能被用来对输入图片进行预处理操作，以便它们可以成为YOLOv5模型预测的合适输入数据格式。 NumPy是Python用于科学计算的基础包，提供高效的多维数组操作和矩阵运算能力，在处理YOLOv5模型时可帮助转换图像数据为适合模型使用的特定格式。 ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放标准的模型交换格式，能够支持不同深度学习框架之间的导入导出。通过将YOLOv5转化为ONNX格式，可以使得该模型在不使用PyTorch或TensorFlow等环境的情况下运行起来，这对于某些嵌入式设备或者服务器平台来说非常有用。 实际操作步骤通常包括： 1. 获取一个训练好的或预训练的YOLOv5模型。 2. 使用PyTorch加载模型，并通过`torch.onnx.export`函数将其转换为ONNX格式。这一步需要设置好输入数据的具体规格，以确保导出后的ONNX文件能够正确处理预期的数据类型和尺寸。 3. 利用OpenCV的`cv2.dnn.readNetFromONNX`函数加载导出的ONNX模型，从而避免了对PyTorch或TensorFlow等深度学习框架的需求。 4. 使用OpenCV和NumPy完成输入图像的一系列预处理工作，例如调整尺寸、归一化等操作。 5. 将经过预处理后的图片数据作为模型预测的输入，并获取物体检测的结果信息。 6. 通过调用`cv2.rectangle`等函数绘制出识别到的目标物边界框，最终实现整个预测过程。 这样做的好处是能够独立部署YOLOv5模型而不依赖于特定深度学习框架，从而增加了其应用范围和灵活性。这在资源有限或有特殊平台需求的情况下尤为有价值。
     
  • 深度学习中的Caffe框架
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    Caffe是一款由伯克利人工智能研究室开发的深度学习框架，尤其擅长处理计算机视觉领域的问题。它以其简洁的设计、高效的执行以及灵活的操作著称，在学术界和工业界都获得了广泛应用。 深度学习中的Caffe框架是一种流行的机器学习库，它以简洁的代码结构、高效的计算能力和灵活的操作著称。这个框架特别适合于进行快速原型设计以及研究实验，在视觉识别领域尤其受到欢迎。使用Caffe可以方便地处理大规模图像数据集，并且能够实现多种神经网络模型的设计和训练。 对于初学者来说，掌握Caffe不仅可以帮助他们理解深度学习的基本原理和技术细节，还能为他们在实际项目中应用这些技术打下坚实的基础。通过实践操作，用户能更好地体会到该框架的优点及其在解决复杂问题时的强大功能。